作为广义线性模型的扩展，了解样条线在这些模型中的作用，并探索可用于定义和拟合这些模型的许多选择，我们将使用交通停靠站上的数据来调查南卡罗来纳州的种族歧视性警务，以此作为激励示例，并且我们将有机会试用相关的R代码，以便您拥有在GAM中试用GAM所需的基本工具，您自己的研究环境。

CPU速度不再足够快地增长以适应苛刻的工作负载，高度复杂的计算和天文数据的增长，但是专用处理器可以填补空白，世界瞬息万变。当今的领先公司需要以数据为驱动力，更重要的是，必须能够根据数据洞察迅速采取行动，这有多种形式，从在交互点个性化客户体验到处理数十亿个数据点以检测欺诈活动，再到随着新数据指示不断变化的环境而采取关键策略。

工业格局正在以惊人的速度进行数字化转型。众多领域的杰出实体正在通过将IoT，AI，大数据，数字孪生和机器人技术等一系列技术集成到其流程，产品和工作流程中，为数字革命做准备。研究表明，将近68％的制造商正在评估或实施数字化转型计划，工业物联网，区块链，人工智能（人工智能），AR（增强现实），VR（虚拟现实）和自动化是工业参与者利用各种技术建立数字化影响力的主要解决方案生态系统。

企业刚刚收集数据的日子已经一去不复返了，随着企业界朝着“数据驱动的决策”方法迈进，数据作为制定战略决策的宝贵资产已具有压倒性的重要性，取而代之的是，拥有强大的数据管理策略对任何企业都至关重要，为了满足新时代的业务需求，数据隐私和治理已成为确保任何企业制定有效战略的关键指标，从了解市场情况到预测消费者的选择，数据驱动型企业将始终在竞争中处于优势地位。

许多数据治理程序都失败了，并且有很多原因，一线希望是，我们可以从这些失败中学到很多教训，我们可以从中汲取教训，并确保在我们的数据治理计划中避免发生这些失败。

政治学的规则之一是不要让数据驱动您的理论。换句话说，在查看要测试的数据之前，应该尝试提出一种理论。这样可以程度地减少误解因果关系的风险，因果关系是社会科学中的常见错误，为了理解这个规则，让我们看一个例子，每年冬天临近时，我们观察到流感病例数量增加，同时冬天手套的销量也增加了，富有想象力的人们可以提出一种“理论”，该理论认为使用冬季手套正在增加流感病例的数量。